## Implementasi Metode CRISP-DM dalam Analisis Model Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting dan Pengembangan Basis Data Riwayat Pembelian Layanan Akomodasi Hotel

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Submitted: 14/12/2023 ; Accepted: 25/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak –Perkembangan kajian tentang implementasi model pendukung keputusan Simple Additive Weighing (SAW) dalam konteks  pembelian  layanan  akomodasi  hotel  atau  pengambilan  keputusan  menginap  terbatas  pada  rekomendasi  hotel  yang dikalkulasi  dari  hasil  penilaian  konsumen  terhadap  kriteria  dengan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Meskipun  demikian,  perlu dikembangkan  basis  data  dengan  visualisasi  layanan  akomodasi  hotel  yang  interaktif,  serta  memudahkan  konsumen  dalam melakukan  perbandingan  dan  memberikan  penilaian.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  menggunakan metode  CRISP-DM  untuk  mengembangkan  basis  data  berdasarkan  riwayat  pembelian  layanan  akomodasi  hotel  di  suatu wilayah operasional bisnis, kemudian menggunakan SAW sebagai model pendukung keputusan dalam proses kalkulasi untuk menghasilkan  rekomendasi  hotel  terbaik  berdasarkan  data  pembelian.  Metode  CRISP-DM  terdiri  dari  tahap  business understanding,  data  understanding,  modeling,  evaluation,  dan  deployment.  Pada  tahap  business  understanding,  data  yang dikumpulkan merupakan data riwayat pembelian konsumen pada kolom ulasan website Agoda. Pada tahap data understanding, proses pengumpulan  data dilakukan berdasarkan  data pendukung kriteria  yang  digunakan. Pada tahap  modeling, Algoritma SAW  digunakan  dalam  proses  kalkulasi  untuk  mendapatkan  rekomendasi  terbaik.  Pada  tahap  Evaluasi,  hotel  dengan rekomendasi  terbaik  dianalisis  berdasarkan  negara  asal  tamu,  sentimen  tamu,  tipe  tamu  yang  menginap,  tipe  kamar  yang digunakan,  lama  waktu  menginap,  serta  bulan  dan  tahun.  Pada  tahap  Deployment,  basis  data  dikembangkan  menggunakan oracle  apex  dan  divisualisasikan  secara  interaktif  agar  pengguna  sistem  dapat  memahami  trend  dan  perilaku  konsumen khususnya dalam pengambilan keputusan menginap berdasarkan data riwayat pembelian. Berdasarkan data yang diperoleh dari platform  Agoda,  dapat  diketahui  bahwa  A2  menempati  urutan  pertama  dengan  bobot  nilai  0,983  kemudian  A3  menempati urutan kedua dengan bobot nilai 0,982 serta A1 menempati urutan ketiga dengan bobot nilai 0,946. Sedangkan, berdasarkan data yang diperoleh dari platform Booking.com dapat diketahui bahwa A3 menempati urutan pertama dengan bobot nilai 0,983 kemudian A2 menempati urutan kedua dengan bobot nilai 0,974 serta A1 menempati urutan ketiga dengan bobot nilai 0,951. Dengan demikian, luaran dari hasil implementasi model pendukung keputusan SAW tidak terbatas pada hasil perhitungan dan tabel rekomendasi, melainkan basis data dengan visual interaktif.
Kata Kunci: CRISP-DM; SAW; Basis Data; Layanan Akomodasi; Pendukung Keputusan
Abstract– The  development  of  studies  on  implementing  Simple  Additive  Weighing  (SAW)  decision  support  models  in purchasing  hotel  accommodation  services  or  making  stay  decisions  is  limited  to  hotel  recommendations  calculated  from consumer assessments of criteria with predetermined weights. However, it is necessary to develop a database with interactive visualization of hotel accommodation services and make it easier for consumers to compare and provide ratings. Considering this,  this  study  uses  the  CRISP-DM  method  to  develop  a  database  based  on  the  purchase  history  of  hotel  accommodation services in a business operational area, then uses SAW as a decision support model in the calculation process to produce the best  hotel  recommendations  based  on  purchase  data.  The  CRISP-DM  method  consists  of  business  understanding,  data understanding, modeling, evaluation, and deployment stages. At the business understanding stage,  the customer's purchase history data is collected in the Agoda website review column. At the data understanding stage, the data collection process is carried out based on the supporting data of the criteria used. At the modeling stage, the SAW algorithm is used in the calculation process to get the best recommendations. In the Evaluation phase, hotels with the best recommendations are analyzed based on the guest's country of origin, guest sentiment, type of guest staying, room type used, length of stay, and month and year. In the Deployment stage, the database is developed using Oracle Apex and visualized interactively so that system users can understand consumer trends and behavior, especially in making overnight decisions based on purchase history data. Based on data obtained from the Agoda platform, it can be seen that A2 ranks first with a value weight of 0.983, then A3 ranks second with a value weight of 0.982, and A1 ranks third with a value weight of 0.946. Meanwhile, based on data obtained from the Booking.com platform, it can be seen that A3 ranks first with a value weight of 0.983, then A2 ranks second with a value weight of 0.974, and A1 ranks third with a value weight of 0.951. Thus, the SAW decision support model implementation output is not limited to the results of calculations and recommendation tables but includes a database with interactive visuals.
Keywords : CRISP-DM; SAW; Database; Accommodation Services; Decision Support

## 1. PENDAHULUAN
Tantangan dalam manajemen dan pemasaran layanan akomodasi hotel ialah proses pengambilan keputusan untuk menetapkan strategi dan program berdasarkan sumber daya dan riwayat atau perilaku pembelian tamu. Persoalan ini  dapat  dikaji  secara  komprehensif  menggunakan  metode  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM), dimana tahap business understanding, data understanding, modeling, evaluation, and deployment dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi secara kontekstual oleh masing-masing penyedia layanan akomodasi. Meskipun  demikian,  diperlukan  model  pendukung  keputusan  dalam  menetapkan  program  hingga  strategi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7153
unggulan berdasarkan riwayat pembelian konsumen. Oleh sebab itu, model pendukung keputusan Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dengan mempertimbangkan proses yang sederhana sehingga mudah dimengerti oleh pihak manajemen hotel. Masalah utama yang dihadapi oleh penyedia layanan akomodasi hotel di era tranformasi digital  ialah  meningkatnya pengguna aplikasi pemasaran dan reservasi  layanan akomodasi sehingga menambah preferensi pelanggan dalam memilih layanan akomodasi yang sesuai. Oleh sebab itu, bisnis layanan akomodasi yang menggunakan pelbagai media digital atau bermitra dengan penyedia layanan informasi digital memiliki daya saing yang unggul dalam menarik perhatian konsumen. Dengan demikian, metode CRISP-DM yang diintegrasikan dengan model pendukung keputusan SAW sangat relevan digunakan dalam meningkatkan performa manajemen dan pemasaran layanan akomodasi hotel.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  model  pendukung  keputusan  berbasis  Simple Additive Weighting (SAW) dan mengembangkan basis data riwayat pembelian layanan akomodasi hotel, melalui metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Kualitas layanan, persepsi terhadap harga dan promosi memiliki pengaruh terhadap keputusan menginap tamu di hotel [1]. Pengambilan keputusan menginap oleh  pelanggan  layanan  akomodasi  hotel  dipengaruhi  oleh  brand  awareness  dan  Electronic  Word  of  Mouth (eWoM)  [2].  Selain  brand  image,  strategi  pemasaran  green  marketing  dan  service  quality  juga  berpengaruh terhadap keputusan menginap [3]. Bauran pemasaran (mix marketing) juga memengaruhi keputusan menginap [4]. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang  memengaruhi  keputusan  menginap  tamu  perlu  ditinjau  secara kontekstual berdasarkan studi kasus. Dengan demikian perlu dikembangkan basis data riwayat pembelian layanan akomodasi  hotel  berdasarkan  wilayah  operasional  untuk  menemukan  pola  dan  membandingkan  penilaian  tamu terhadap fasilitas (facilities), pelayanan (service), kenyamanan dan kualitas ruangan (room comfort and quality), kebersihan (cleanliness), kelayakan harga (value for money), lokasi yang strategis (location).
Penelitian  ini  menggunakan  model pendukung keputusan SAW berdasarkan kriteria  fasilitas, pelayanan, kenyamanan  dan  kualitas  ruangan,  kebersihan,  kelayakan  harga,  dan  lokasi  yang  strategis.  Model  pendukung keputusan SAW dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi  hotel terbaik berdasarkan kriteria  harga sewa,  fasilitas, kelas  hotel, dan  jarak hotel [5]. Selain itu, metode CRISP-DM dan SAW juga dapat digunakan dalam menghasilkan rekomendasi hotel terbaik  [6].  Meskipun  demikian,  pengembangan  basis  data  riwayat  pembelian  sebagai  data  pendukung  yang berhubungan  dengan  kriteria  dalam  model  pendukung  keputusan  SAW  perlu  dikembangkan  agar  dapat menganalisis  pola  pembelian  layanan  akomodasi  serta  menghasilkan  rekomendasi  berdasarkan  konteks  hotel tersebut. Dengan demikian, maka penelitian ini akan mengembangkan basis data berdasarkan data pembelian dari platform Agoda dan Booking.com yang berhubungan dengan negara asal pengguna, tipe pengunjung, tipe kamar yang digunakan, rating, judul ulasan, dan ulasan yang spesifik.
Data  yang  diperoleh  dari  platform  digital  Agoda  dan  Booking.com  terkait  dengan  riwayat  pembelian, identitas  pengguna  dan  ulasan  terhadap  produk  dan  layanan,  telah  banyak  digunakan  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  memengaruhi  persepsi  konsumen  atau  pelanggan  dalam  pengambilan  keputusan  pembelian layanan  akomodasi  hotel.  Data  dari  Traveloka,  TripAdvisor,  Agoda  dan  Booking.com  dapat  digunakan  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  brand  loyalty  pada  agen  travel  online  serta  menegaskan  bahwa variabel  perceived  value  berpengaruh  terhadap  brand  trust  sebagai  variable  intervening,  kemudian  brand  trust berpengaruh terhadap brand loyalty [7]. Disisi lain, online travel agent berkontribusi dalam meningkatan okupansi kamar (room occupancy) [8]. Hal ini berarti bahwa pihak hotel yang menggunakan platform digital seperti Agoda dan Booking.com untuk memasarkan produk dan layanan, dapat mempermudah akses tamu dalam proses reservasi layanan  akomodasi  hotel  serta  meningkatkan  pengguna.  Dengan  demikian,  ulasan  tamu  pada  platform  Agoda maupun  Booking.com  merupakan  data  yang  dapat  diolah  untuk  memperoleh  informasi  tentang  kepuasan  tamu terhadpa produk dan layanan yang digunakan selama menginap di hotel.
Penerapan model pendukung SAW dalam menghasilkan rekomendasi penyedia layanan akomodasi terbaik, diproses  menggunakan  metode  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM).  Penelitian  ini merupakan pengembangan dari beberapa kajian terdahulu yang menggunakan metode CRISP-DM dalam pelbagai topik kajian yakni analisis sentimen [9]–[13], [13]–[17], maupun topik penginderaan jarak jauh untuk menganalisis perubahan  lanskap  akibat  aktivitas  kepariwisataan  [18]–[23].  Selain  itu,  metode  CRISP-DM  digunakan  untuk menghasilkan  rekomendasi  peningkatan  manajemen  pelayanan  dan  pemasaran  layanan  akomodasi  agar  dapat mempertahankan citra positif dan  meningkatkan volume penjualan hotel  [24], [25]. Pelbagai  model  pendukung keputusan dapat digunakan dalam menganalisis perilaku pembelian layanan akomodasi dengan membandingkan berbagai kriteria yang relevan dengan fasilitas (facilities), pelayanan (service), kenyamanan dan kualitas ruangan (room comfort and quality), kebersihan (cleanliness), kelayakan  harga (value  for  money),  lokasi  yang strategis (location) [26]–[32]. Meskipun demikian, perbandingan nilai alternatif masing-masing hotel perlu didukung basis data  yang  relevan  serta  data  yang  dapat  diperbaharui  seiring  meningkatnya  penjualan,  untuk  menganalisis perubahan preferensi tamu terkait produk dan layanan  yang disediakan. Mempertimbangkan hal tersebut, maka penelitian ini akan mengembangkan basis data pendukung model pendukung keputusan SAW.
Penelitian ini mengadopsi metode CRISP-DM sebagai kerangka utama melalui tahapan-tahapan berikut : business understanding; data understanding; modeling; evaluation; dan deployment. Oleh sebab itu, penelitian ini fokus  pada  analisis  penyedia  layanan  akomodasi  hotel  sebagiamana  tahap  pemahaman  bisnis  (business understanding), serta mengadopsi proses data mining untuk mengumpulkan data riwayat pembelian dari platform
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7153
Agoda (data understanding dan data preparation). Selanjutnya, model pendukung SAW diimplementasikan pada tahap modeling dan dievaluasi berdasarkan penilaian atas kriteria fasilitas, pelayanan, kenyamanan dan kualitas ruangan,  kebersihan,  kelayakan  harga,  dan  lokasi  yang  strategis.  Pada  tahap  deployment,  basis  data  riwayat pembelian divisualisasikan menggunakan oracle-apex. Adapun, data dari platform Tripadvisor dapat dikumpulkan dan diproses untuk  menganalisis  minat pembelian layanan akomodasi hotel [33].  Pendekatan text mining dapat digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  platform  TripAdvisor  dan  dianalisis  untuk  mengidentifikasi  tingkat kepuasan  tamu  terhadap  produk  dan  layanan  di  hotel  [34].  Pendekatan  text  mining  dapat  digunakan  dalam menganalisis topik-topik yang berhubungan dengan fasilitas dan lingkungan, aktivitas dan hiburan, kualitas dan pelayanan  [35].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  CRISP-DM  dapat  digunakan  dalam  proses  data  mining maupun  text  mining  untuk  menganalisis  perilaku  pembelian  konsumen  berdasarkan  produk  dan  layanan,  serta preferensi  dan  kepuasan  tamu  hotel.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  rekomendasi  untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan yang relevan dengan konteks hotel yang dianalisis.
Perkembangan penelitian terdahulu menunjukkan bahwa kajian tentang pendekatan text mining dan model pendukung keputusan dilakukan secara parsial, sementara itu tahapan dalam metode CRISP-DM memungkinkan integrasi antara pendekatan text mining dan implementasi model pendukung keputusan serta pengembangan basis data  yang  mendukung  proses  pengambilan  keputusan.  Peneliti  terdahulu  menggunakan  model  pendukung keputusan  SAW  dalam  pemilihan  hotel  terbaik,  menggunakan  kriteria  harga,  bintang,  lokasi  dan  service  [36]. Metode SAW dapat dikembangkan  menjadi aplikasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan  [37]. Selanjutnya,  sentimen tamu  hotel dapat dianalisis  menggunakan pendekatan  data  mining dan  machine  learning [38].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  yang  digunakan  oleh  para  peneliti  terdahulu  bersifat  parsial meskipun memiliki tujuan yang serupa yakni mengoptimalkan pemasaran produk dan layanan untuk meningkatkan kepuasan  tamu  sehingga  memantik  minat  berkunjung  kembali.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  menggunakan metode CRISP-DM untuk mengelaborasi implementasi model pendukung keputusan SAW dan perancangan basis data riwayat pembelian sebagai data pendukung proses pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode CRISP-DM
Penelitian ini menggunakan tahapan-tahapan dalam metode CRISP-DM sebagai berikut: tahap memahami konteks bisnis  (business  understanding);  tahap  memahami  data  yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini  (data understanding);  tahap  pemodelan  berbasis  model  pendukung  keputusan  SAW  (modeling);  tahap  evaluasi  hasil perankingan (evaluation);  tahap perancangan  basis  data dan  informasi riwayat pembelian  menggunakan oracle- apex (deployment). Adapun, alur proses CRISP-DM dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Metode CRISP-DM dalam Analisis Model Pendukung Keputusan SAW
Gambar 1 merupakan tahapan dalam metode CRISP-DM untuk menganalisis model pendukung keputusan SAW serta perancangan basis data berdasarkan riwayat pembelian layanan akomodasi hotel. Pada tahap business understanding,  terdapat  lima  hotel  yang dianalisis  yakni HARRIS Hotel  & Conventions Malang, Golden Tulip Holland Resort, The Singhasari Resort, Aria Gajayana Hotel, dan The Batu Villas. Pada tahap Data Understanding, data  yang  dikumpulkan  berasal  dari  platform  Agoda  dengan  tipe  data  text  yang  berhubungand  engan  riwaya tpembelian  dan  identitas  tamu  sebagai  pengguna  aplikasi.  Selanjutnya,  data  yang  telah  dikumpulkan  diseleksi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7153
berdasarkan data ulasan berbahasa  inggris, serta data yang berhubungan dengan akun pengunjung, negara asal, tipe pengunjung, tipe kamar, lama menginap, rating, judul ulasan, ulasan yang spesifik, serta respon pihak hotel. Pada  tahap  modeling,  proses  perbandingan  nilai  rating  tamu  terkait  dengan  kriteria  facilities,  services,  room comfort and quality, cleanliness, value  for money, location  dari kelima  hotel tersebut.  Pada tahap  Deployment, data yang telah dikumpulkan distrukturkan menjadi basis data dan divisualisasikan menggunakan aplikasi oracle- apex sebagai data pendukung dalam proses analisis preferensi tamu terkait tipe kamar, trend pembelian (bulan dan tahun), serta data respon penyedia layanan sebagai bentuk strategi Custromer Relationship Management (CRM). Dengan demikian, proses implementasi metode CRISP-DM dapat mengelaborasi model pendukung keputusan dan perancangan basis data untuk kepentingan optimalisasi pemasaran produk dan layanan akomodasi hotel.

## 2.2 Model Keputusan SAW
Beberapa  studi  terdahulu  menunjukkan  bahwa  SAW  dapat  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dengan memberikan nilai relatif berdasarkan kriteria yang ditetapkan [39], [40]. Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian terdahulu untuk mengembangkan model pendukung keputusan SAW, meskipun demikian proses penetapan bobot kriteria ditetapkan menggunakan metode Ranking of Centroid (ROC) sesuai persamaan sebagai berikut :
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m 1=1 (1)
Dimana  hasil dari W m bernilai 1.  Adapun,  hasil perhitungan  nilai  bobot berdasarkan  metode ROC ialah sebagai berikut :
W1 =   ( 1+ 1
2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 ) = 2,45 6 = 0,4083
W2 =   ( 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 ) = 1,45 6 = 0,2416
W3 =   ( 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 ) = 0,95 6 = 0,1583
W4 =   ( 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 6 ) = 0,61 6 = 0,1027
W5 =   ( 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 6 ) = 0,36 6 = 0,0611
W6 =   ( 0+0+0+0+0+ 1 6 6 ) = 0,16 6 = 0,0277
Setelah proses penetapan nilai bobot kriteria menggunakan ROC, maka perlu dideskripsikan kode, kriteria, bobot, alternatif dan sumber data penilaian. Dalam konteks penelitian ini, kriteria yang digunakan ialah facilities, services,  room  comfort  and  quality,  cleanliness,  value  for  money,  dan  location.  Kriteria  facilities  menempati prioritas utama dengan bobot 0,4083 dengan pertimbangan persepsi tamu terkait kelengkapan fasilitas hotel yang mendukung  seluruh  aktivitas  dan  kebutuhan  tamu  selama  menginap.  Selanjutnya,  kriteria  services  menempati urutan kedua dengan  bobot 0,2416  atas pertimbangan karakteristik  layanan  akomodasi  hotel  menekankan pada pelayanan prima, melalui komunikasi dan interaksi antara tamu dengan karyawan yang berpedoman pada nilai- nilai etika dan etiket industri hospitality. Kriteria room comfort and quality menempati urutan ketiga dengan bobot 0,1583  atas  pertimbangan  kenyamanan  tamu  terkait  kondisi  perlatan  di  dalam  kamar  maupun  desain  interior kamar. Kriteria cleanliness  menempati urutan keempat dengan bobot nilai 0,1027  atas pertimbangan kebersihan sebagai salah satu Standard Operational Procedure dalam manajemen pelayanan hotel yang bersifat wajib. Kriteria value for money, menempati urutan kelima dengan bobot nilai 0,0611 atas pertimbangan daya saing harga layanan akomodasi di pasar industri hospitality. Adapun, kriteria  location, menempati urutan keenam dengan bobot nilai 0,0277  atas  pertimbangan  intensi  menginap  tamu  yang  didorong  oleh  kebutuhan  dan  aktivitas  di  sekitar  lokasi hotel,  sehingga  jarak  lokasi  kegiatan  dengan  lokasi  menginap  menjadi  pertimbangan  dalam  pemilihan  hotel. Penelitian  ini  menggunakan  hasil  rating  sebagai  nilai  alternatif  yang  diperoleh  dari  platform  Agoda  dan Booking.com.
Tabel 1. Kode, Kriteria, Bobot, Kategori, Alternatif dan Sumber Data Kode Kriteria Bobot Kategori Alternatif Kode Sumber Data W1 Facilities 0,4083 Benefit HARRIS Hotel & Conventions Malang A1 Platform Agoda dan Booking.com W2 Services 0,2416 Benefit Golden Tulip Holland Resort A2 W3 Rooms Comfort and Quality 0,1583 Benefit The Singhasari Resort A3 W4 Cleanliness 0,1027 Cost Aria Gajayana Hotel A4
Kode Kriteria Bobot Kategori Alternatif Kode Sumber Data W5 Value for Money 0,0611 Cost The Batu Villas A5 W6 Location 0,0277 Cost
Tabel  1  merupakan  deskripsi  kode,  kriteria,  bobot,  kategori,  alternatif  dan  sumber  data  yang  digunakan dalam  implementasi  model  pendukung  keputusan  SAW  dan  ROC  untuk  menganalisis  hotel  dengan  ranking tertinggi  berdasarkan  perbandingan  nilai  alterantif  yang  diperoleh  dari  platform  Agoda  dan  Booking.com sebagaimana kriteria yang ditetapkan (facilities, services, room comfort and quality, cleanliness, value for money, dan location). Pada tahap implementasi metode SAW, alur atau proses perhitungan terdiri dari tahap menentukan kriteria dan alternatif, tahap menentukan bobot nilai relatif setiap kriteria, tahap pembuatan matriks keputusan dan normalisasi,  serta  tahap  perankingan  berdasarkan  nilai  terbesar.  Adapun,  alur  dari  proses  perhitungan  model keputusan SAW dapat divisualisasikan sebagaimana gambar berikut.
Gambar 2. Model Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting (SAW)
Gambar 2 merupakan pada tahapan dalam perhitungan model pendukung keputusan SAW yang terdiri dari tahap menentukan kriteria dan bobot kriteria sesuai ROC, tahap  pembuatan matriks keputusan dan normalisasi, serta tahap perankingan. Adapun untuk memperoleh nilai R ij berdasarkan kategori benefit dan cost maka dilakukan perhitungan berdasarkan persamaan (2) dan persamaan (3) berikut ini :
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 }  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) (2)
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 }  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(3)
Dimana : 𝑅 𝑖𝑗 = Rating kinerja yang ternormalisasi
𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 = Nilai Maksimum dari setiap baris dan kolom 𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 = Nilai Minimum dari setiap baris dan kolom 𝑥 𝑖𝑗 = Baris dari kolom matriks Dengan 𝑅 𝑖𝑗 adalah rating kinerja yang ternormalisasi dari altrenatif 𝐴 𝑖 pada atribut 𝐶 𝑗 ; i = 1, 2..,n dan j = 1, 2..,n maka nilai preferensi untuk setiap alternatif ( 𝑉 𝑖 ) dihitung menggunakan persamaan (4) berikut :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝐽 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=0 (4)
Dimana : 𝑉 𝑖
= Nilai akhir dari alternatif
𝑊 𝐽 = Bobot yang telah ditentukan 𝑟 𝑖𝑗 = normalisasi matriks
Pada tahap perankingan berdasarkan nilai terbesar, setiap alternatif akan diurut berdasarkan nilai terbesar, dimana nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif 𝐴 𝑖 menjadi alternatif yang terpilih atau perlu diprioritaskan.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  keputusan  menginap  tamu  hotel  merujuk  pada  nilai preferensi  terbesar.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  menggunakan  model  pendukung keputusan  SAW  dalam  menghasilkan  rekomendasi  hotel  terbaik  berdasarkan  kriteria  facilities,  services,  room comfort and quality, cleanliness, value for money, dan location.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Model Keputusan SAW dan Perancangan Basis Data Riwayat Pembelian
Model pendukung keputusan SAW dan ROC telah digunakan untuk menghasilkan rekomendasi yang tepat dengan membandingkan  nilai  alternatif  sesuai  bobot  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  para  pemangku  kebijakan.  Model pendukung  keputusan  SAW  dapat  diintegrasikan  dengan  pembobotan  ROC  dalam  seleksi  penerima  program keluarga  Harapan  dengan  kriteria  penghasilan,  asset  yang  dimiliki,  kondisi  rumah,  ibu  hamil/menyusui,  balita, anak  SMA,  anak  SMP,  anak  SD,  lansia,  disabilitas  [41].  Selanjutnya,  model  pendukung  keputusan  SAW  dan pembobotan ROC dapat digunakan dalam menentukan kualitas air sumur menggunakan kriteria pH, warna, bau, rasa, microorganisme [42]. Hal ini menunjukkan bahwa model pendukung keputusan SAW dapat menggunakan pembobotan ROC dan  menghasilkan rekomendasi  terbaik berdasarkan kriteria  yang ditetapkan oleh pengambil kebijakan.  Dengan  demikian,  model  pendukung  keputusan  SAW  dan  pembobotan  ROC  juga  dapat  digunakan dalam  menganalisis  proses  pengambilan  keputusan  menginap  tamu  dengan  kriteria  facilities,  services,  room comfort  and  quality,  cleanliness,  value  for  money,  dan  location.  Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  riwayat pembelian layanan akomodasi tamu di HARRIS Hotel & Conventions Malang, Golden Tulip Holland Resort, The Singhasari Resort, Aria Gajayana Hotel, dan The  Batu Villas terdapat perbedaan nilai dari platform agoda dan booking.com yang dapat ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Alternatif Berdasarkan Nilai Rating Agoda dan Boking.com
Kode Agoda Booking.com W1 W2 W3 W4  W5  W6  W1  W2  W3  W4  W5  W6 A1 8,9 8,5 8,2 8,6 8,4 8,1 8,9 8,5 8,2 8,6 8,4 8,1 A2 9,3 9,3 9,0 9,3 9,0 9,1 9,3 9,3 9,0 9,3 9,0 9,1 A3 9,3 9,3 8,5 8,9 8,6 9,0 9,3 9,3 8,5 8,9 8,6 9,0 A4 8,5 8,7 7,5 8,6 8,7 9,3 8,5 8,7 7,5 8,6 8,7 9,3 A5 8,4 8,5 7,9 8,5 8,4 9,1 8,4 8,5 7,9 8,5 8,4 9,1
Tabel  2  merupakan  nilai  alternatif  yang  diperoleh  dari  platform  agoda  dan  booking.com  terkait  dengan penilaian  tamu  hotel  terhadap  facilities,  services,  room  comfort  and  quality,  cleanliness,  value  for  money,  dan location  di HARRIS Hotel  & Conventions  Malang, Golden Tulip  Holland Resort, The Singhasari  Resort, Aria Gajayana Hotel, dan The Batu Villas. Secara kontekstual, wilayah operasional bisnis layanan akomodasi terletak di  daerah  Malang,  Jawa  Timur.  Masing-masing  penyedia  layanan  memiliki  jumlah  pengulas  yang  berbeda sehingga  memengaruhi  nilai  yang  diperhitungkan  dalam  penelitian  ini.  Meskipun  demikian,  kuantitas  data pengulas sebagai pengguna aplikasi agoda dan booking.com mencerminkan kondisi penyedia produk dan layanan akomodasi  hotel  dalam  pemasaran.  Strategi  pemasaran  hotel  yang  optimal  dapat  memantik  tamu  hotel  sebagai pengguna aplikasi untuk memberikan penilaian dan mengulas produk dan layanan akomodasi selama menginap [43]. Adapun, strategi komunikasi pemasaran yang baik dapat dilihat dari respon pihak hotel terhadap ulasan tamu pada  pelbagai  aplikasi  seperti  agoda  maupun  booking.com  [44].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jumlah  data  teks ulasan  dan  penilaian  tamu  hotel  berperan  penting  dalam  menentukan  efektifitas  strategi  pemasaran  layanan akomodasi  yang  diterapkan.  Dengan  demikian,  hasil  penilaian  tamu  terhadap  facilities,  services,  room  comfort
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7153
and quality, cleanliness, value for money, dan location dapat digunakan sebagai data untuk diproses menggunakan model pendukung keputusan SAW serta pembobotan ROC.
Tabel 3. Matriks Normalisasi Nilai
Kode Agoda W1 W2 W3 W4 W5 W6 A1 0,95698925  0,91397849  0,91111111  0,98837209 1 1 A2 1 1 1 0,91397849  0,93333333 0,89010989 A3 1 1 0,94444444  0,95505618  0,97674419 0,9 A4 0,91397849  0,93548387  0,83333333  0,98837209  0,96551724  0,870967742 A5 0,90322581  0,91397849  0,87777778 1 1 0,89010989 Kode Booking.com W1 W2 W3 W4 W5 W6 A1 0,95555556 0,9673913 0,96629213  0,90804598  0,88235294 1 A2 0,98888889 1 0,98876404  0,87777778  0,90361446 1 A3 1 1 1 0,91860465  0,88235294  0,966292135 A4 0,86666667  0,86956522  0,88764045 1 1 0,988505747 A5 0,86666667  0,91304348  0,91011236  0,95180723  0,94936709  0,966292135
Tabel  3  merupakan  hasil  normalisasi  nilai  berdasarkan  sumber  data  dari  platform  Agoda  maupun Booking.com. Matriks normalisasi mampu menghilangkan perbedaan skala antar kriteria, sehingga rentang nilai yang  berbeda  dapat  diubah  ke  dalam  skala  yang  seragam  [45].  Selain  itu,  normalisasi  membantu  mencegah beberapa  kriteria  mendominasi  hasil  akhir  [46].  Melalui  normalisasi,  perbandingan  antar  alternatif  dalam  satu kriteria dapat dilakukan dengan elbih akurat [47]. Adapun, normalisasi dapat menghasilkan luaran yang konsisten dan dapat diandalkan tanpa terpengaruh oleh perbedaan skala. Hal ini menunjukkan bahwa matriks normalisasi dapat  mempermudah  perbandingan  antar  alternatif  untuk  menentukan  mana  yang  lebih  unggul  dalam  setiap kriteria. Dengan demikian, dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya yakni perhitungan nilai preferensi dan total nilai, sebagaimana tabel berikut.
Tabel 4. Nilai Preferensi dan Total Nilai Kode Agoda W1 W2 W3 W4 W5 W6 Total A1 0,39073871 0,2208172 0,14422889  0,10150581 0,0611 0,0277 0,94609 A2 0,4083 0,2416 0,1583 0,09386559  0,05702667  0,024656044  0,98375 A3 0,4083 0,2416 0,14950556  0,09808427  0,05967907 0,02493 0,9821 A4 0,37317742 0,2260129 0,13191667  0,10150581 0,0589931 0,024125806  0,91573 A5 0,3687871 0,2208172 0,13895222 0,1027 0,0611 0,024656044  0,91701 Kode Booking.com W1 W2 W3 W4 W5 W6 A1 0,39015333  0,23372174  0,15296404  0,09325632  0,05391176 0,0277 0,95171 A2 0,40376333 0,2416 0,15652135  0,09014778  0,05521084 0,0277 0,97494 A3 0,4083 0,2416 0,1583 0,0943407 0,05391176  0,026766292  0,98322 A4 0,35386 0,21008696  0,14051348 0,1027 0,0611 0,027381609  0,89564 A5 0,35386 0,2205913 0,14407079 0,0977506 0,05800633  0,026766292  0,90105
Tabel 4 merupakan nilai preferensi dan total nilai maka dapat diketahui bahwa : pertama, berdasarkan data yang  diperoleh  dari  platform  Agoda,  dapat  diketahui  bahwa  A2  menempati  urutan  pertama  dengan  bobot  nilai 0,983 selanjutnya A3 menempati urutan kedua dengan bobot nilai 0,982 serta A1 menempati urutan ketiga dengan bobot nilai 0,946; kedua, berdasarkan data yang diperoleh dari platform Booking.com dapat diketahui bahwa A3 menempati urutan pertama dengan bobot nilai 0,983, selanjutnya A2 menempati urutan kedua dengan bobot nilai 0,974 serta A1 menempati urutan ketiga dengan bobot nilai 0,951. Masing-masing penyedia layanan akomodasi memiliki  keunggulan  tersendiri,  meskipun  demikian  penilaian  tamu  terkait  dengan  produk  dan  layanan  yang diterima selama menginap juga berpengaruh terhadap pelanggan lainnya. Ketertarikan tamu untuk menginap juga ditentukan oleh strategi pemasaran yang ditetapkan pihak hotel [48]. Hal ini menunjukkan bahwa pihak penyedia layanan  akomodasi  hotel  dapat  membentuk  stimulus  bagi  pelanggan  agar  memengaruhi  proses  pengambilan keputusan menginap di hotel. Dengan demikian, pihak manajemen dan pemasaran dapat mengoptimalkan strategi pemasaran untuk meningkatkan tingkat hunian di masing-masing hotel.
Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  dari  platform  agoda  dan  booking.com  dapat  diketahui  perbedaan preferensi dan penilaian tamu terhadap kriteria facilities, services, room comfort and quality, cleanliness, value for money,  dan  location  di  HARRIS  Hotel  &  Conventions  Malang,  Golden  Tulip  Holland  Resort,  The  Singhasari Resort, Aria Gajayana Hotel, dan The Batu Villas. Karakteristik data yang dapat digunakan dalam proses analisis berhubungan dengan tipe tamu  yang berkunjung atau menginap, negara asal tamu, tipe kamar  yang digunakan,
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7153
lama menginap tamu, bulan dan tahun menginap, judul dan ulasan tamu. Pertimbangan dalam pengumpulan data yang  berhubungan  dengan  tipe  tamu  dan  tipe  kamar  yang  digunakan  ialah  untuk  mengetahui  trend  pembelian produk  dan  layanan  akomodasi  hotel  berdasarkan  tipe  tamu  yang  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  jumlah maupun relasi seperti halnya tipe sendiri (solo), bersama pasangan (couple), bersama keluarga dengan anak dewasa (family with teen), bersama keluarga dan anak dengan usia  belia (family with  young children), bersama teman (with  friend), kunjungan dalam  bentuk grup (group), serta tujuan  menginap untuk kepentingan bisnis (business traveler).  Selanjutnya,  informasi  tentang  negara  asal  tamu  sangat  bermanfaat  bagi  pihak  penyedia  layanan akomodasi untuk memberikan pelayanan dengan mempertimbangkan kultur atau nilai-nilai budaya berdasarkan daerah asal tamu. Adapun,  informasi terkait dengan penilaian dan  lama  menginap tamu dapat digunakan untuk menganalisis citra hotel atau brand hotel serta kepuasan tamu selama menginap. Dengan demikian perancangan basis data riwayat pembelian layanan akomodasi dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran.
Gambar 3. Visualisasi Sistem Basis Data Riwayat Pembelian Layanan Akomodasi
Gambar  3  merupakan  salah  satu  contoh  hasil  pengembangan  basis  data  riwayat  pembelian  layanan akomodasi  dalam  analisis  data  tipe  tamu  yang  berkunjung  atau  menginap,  negara  asal  tamu,  tipe  kamar  yang digunakan,  lama  menginap  tamu,  bulan  dan  tahun  menginap,  judul  dan  ulasan  tamu  dari  HARRIS  Hotel  & Conventions Malang. Selanjutnya, basis data riwayat pembelian dari Golden Tulip Holland Resort, The Singhasari Resort,  Aria  Gajayana  Hotel,  dan  The  Batu  Villas  akan  divisualisasikan  menggunakan  oracle  apex  untuk menganalisis  trend  pembelian  dan  preferensi  tamu  terkait  produk  dan  layanan  yang  disediakan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  hasil kalkulasi  nilai alternatif dan kriteria  berdasarkan  model pendukung keputusan SAW dan pembobotan ROC, perlu didukung oleh data yang berhubungan dengan facilities, services, room comfort and quality, cleanliness, value for money, dan location. Melalui aplikasi oracle-apex, analisis trend pembelian layanan akomodasi  dan  preferensi  tamu  terkait  produk  pendukung  lainnya,  dapat  dianalisis  secara  komprehensif  dan kontekstual sehingga dapat menghasilkan rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitan  ini  menunjukkan  adanya  perbedaan  rekomendasi  hotel  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari platform  Agoda  dan  Booking.com  menggunakan  model  pendukung  keputusan  SAW  dan  pembobotan  ROC. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  platform  Agoda,  dapat  diketahui  bahwa  A2  menempati  urutan  pertama dengan  bobot nilai 0,983  kemudian  A3  menempati urutan kedua dengan bobot  nilai 0,982 serta A1 menempati urutan ketiga dengan bobot nilai 0,946. Sedangkan, berdasarkan data yang diperoleh dari platform Booking.com dapat diketahui bahwa A3 menempati urutan pertama dengan bobot nilai 0,983 kemudian A2 menempati urutan kedua  dengan  bobot  nilai  0,974  serta  A1  menempati  urutan  ketiga  dengan  bobot  nilai  0,951.  Masing-masing penyedia layanan akomodasi memiliki keunggulan tersendiri, meskipun demikian penilaian tamu terkait dengan produk dan layanan yang diterima selama menginap juga berpengaruh terhadap pelanggan lainnya.

## REFERENES
[1] P. Apriani and B. M. H. Nainggolan, “Pengaruh Kualitas Pelayanan, Persepsi Harga Dan Promosi Terhadap Keputusan Menginap Di Morrissey Hotel Jakarta,” SIBATIK J. J. Ilm. Bid. Sos. Ekon. Budaya, Teknol. dan Pendidik., vol. 1, no. 11, pp. 2445–2456, 2022, doi: 10.54443/sibatik.v1i11.370.
[2] G.  C.  Wijaya  and  N.  W.  C.  T.  Megantari,  “Pengaruh  Brand  Awareness  Terhadap  Electronic  Word  Of  Mouth  Yang Berimbas Pada Keputusan Menginap,” J. Ekon. dan Bisnis, vol. 12, no. 3, pp. 354–361, 2023.
[3] C.  C.  Widayati,  Islahulben,  E.  Ernawati,  and  D.  R.  Rahadi,  “Pengaruh  Green  Marketing,  Brand  Image,  dan  Service Quality terhadap Keputusan Menginap di Greenshost Boutique Prawirotaman Yogyakarta,” J. Ekon. Manaj., vol. 7, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[4] M.  Supriyanto  and  M.  Taali,  “Pengaruh  Bauran  Pemasaran  (Marketing  Mix)  Terhadap  Pengambilan  Keputusan Menginap Di the Sun Hotel Madiun,” Epic. J. Manajemen, Adm. Pemasar. dan Kesekretariatan, vol. 2, no. 2, pp. 26–33, 2018, doi: 10.32486/epicheirisi.v2i2.458.
[5] E.  Sufarnap  and  Sudarto,  “Perbandingan  Metode  Pengambilan  Keputusan  Pada  Pemilihan  Hotel  Berbasis  SAW  dan
TOPSIS,” J. SIFO Mikroskil, vol. 23, no. 1, pp. 73–82, 2022.
[6] Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  dan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menginap  di  Hotel  Menggunakan  Metode CRISP-DM dan SAW,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1343–1353, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[7] J. Karisma and S. Saputra, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Brand Loyalty Pada Agen Travel Online di Kota Batam,” J. Ilm. Manaj. Bisnis Dan Inov. Univ. Sam Ratulangi, vol. 10, no. 1, pp. 252–268, 2023.
[8] N. M. Suwijati, “The Contribution Analysis of Online and Offline Travel Agent in Increasing Room Occupancy,” J. Bali Membangun Bali, vol. 2, no. 2, pp. 67–74, 2019, doi: 10.51172/jbmb.v2i2.40.
[9] Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree  dan  Support  Vector  Machine,”  KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  323–332,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1153.
[10]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Destinasi  Danau  Toba Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier ( NBC ) dan Decision Tree ( DT ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1551–1562, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[11]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Konsumen terhadap Food , Services , and Value di Restoran dan Rumah Makan Populer  Kota  Makassar  Berdasarkan  Rekomendasi  Tripadvisor  Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dan,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1899–1914, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3231.
[12]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan terhadap Kualitas Layanan Hotel dan Resort di Lombok Menggunakan SERVQUAL  dan  CRISP-DM,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1870–1882,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3199.
[13]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan Melalui Data Ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  p.  1343−1352,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[14]  Y. A. Singgalen, “Analisis Perilaku Wisatawan Berdasarkan Data Ulasan di Website Tripadvisor Menggunakan CRISP- DM : Wisata Minat Khusus Pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 326–338, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3042.
[15]  Y.  A. Singgalen, “Analisis  Sentimen  Wisatawan terhadap Taman Nasional Bunaken dan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Algoritma SVM dan DT berbasis CRISP-DM,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 367–379, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3092.
[16]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Pengunjung  Pulau  Komodo  dan  Pulau  Rinca  di  Website  Tripadvisor  Berbasis CRISP-DM,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 2, pp. 614–625, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2999.
[17]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Performa  Algoritma  NBC  ,  DT  ,  SVM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Candi Borobudur  Berbasis  CRISP-DM,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1634–1646,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2766.
[18]  Y. A. Singgalen, “Analisis Indeks Vegetasi dan Perancangan Sistem Monitoring Kawasan Ekowisata Mangrove Berbasis Hyper Spectral of Remote Sensing dan Design Thinking Framework,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4005.
[19]  Y. A. Singgalen, “Analisis Model Pengembangan Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial Berbasis Hyper Spectral of Remote  Sensing  dan  Analytical  Hierarchy  Process,”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  969–979,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i3.3385.
[20]  Y.  A.  Singgalen,  “Implementasi  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  untuk  Analisis  Kawasan  Ekowisata  Mangrove Potensial di Kecamatan Tobelo Timur,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 3, pp. 928–935, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3378.
[21]  Y. A. Singgalen, “Vegetation Index and Mangrove Forest Utilization through Ecotourism Development in Dodola and Guraping  of  North  Maluku  Province,”  J.  Manaj.  Hutan  Trop.,  vol.  28,  no.  2,  pp.  150–161,  2022,  doi: 10.7226/jtfm.28.2.150.
[22]  Y. A. Singgalen and D. Manongga, “Monitoring of Mangrove Ecotourism Area Using Ndvi, Ndwi, and Cmri in Dodola Island, Morotai Island Regency, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop., vol. 14, no. 1, pp. 95–108, 2022, doi: 10.29244/jitkt.v14i1.37605.
[23]  Y.  A.  Singgalen  and  D.  Manongga,  “Mangrove-based  Ecotourism  Sustainability  Analysis  using  NDVI  and  AHP Approach,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst., vol. 16, no. 2, pp. 125–136, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68986.
[24]  Y. A. Singgalen, “Destination Branding dan Optimalisasi Performa Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis) melalui Sistem Informasi  Desa  Wisata  Berbasis  Bauran  Pemasaran  9P,”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  79–88,  2023,  doi: 10.47065/josh.v5i1.4353.
[25]  Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran STP (Segmenting , Targeting , Positioning) Layanan Akomodasi Hotel , Homestay , dan Resort,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 4, pp. 1980– 1993, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6896.
[26]  Y.  A.  Singgalen,  “Perbandingan  Metode  ARAS  dan  EDAS  dalam  Menghasilkan  Rekomendasi  Layanan  Akomodasi Hotel,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 155–164, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4574.
[27]  Y.  A. Singgalen, “Penerapan Metode  Additive Ratio Assessment ( ARAS )  dan Ranking  of Centroid ( ROC ) dalam Pemilihan Layanan Akomodasi dan Local Cuisine,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 51–60, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4569.
[28]  Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode Evaluation based on Distance from Average Solution ( EDAS ) dalam Optimalisasi Layanan  dan  Pemasaran  Coffeeshop,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–9,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v5i1.4460.
[29]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Perbandingan  Top  10  Best-Value  dan  Top  10  Traveler-  Ranked  Hotel  Menggunakan MOORA,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 899–911, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4070.
[30]  Y. A. Singgalen, “Analisis Model Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting ( SAW ) terhadap Top 10 Traveler Ranked Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 418–426, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1159.
[31]  Y. A. Singgalen, “Analisis Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( MOORA ) Terhadap Data Top 10 Best Value Hotel,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 841–849, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4053.
[32]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Layanan  Akomodasi  di Destinasi Wisata Pulau,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1386–1394, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6530.
[33]  R. Sarudin and Achmad Ismail, “Tripadvisor.Com Review Online Analysis On The Interest Of Buying Accommodation Services  In  Hotel  Manhattan,”  J.  Hosp.  dan  Pariwisata,  vol.  7,  no.  4,  pp.  33–43,  2021,  [Online].  Available: https://journal.ubm.ac.id/index.php/hospitality-pariwisata
[34]  V.  Jap,  J.  Hartanto,  and  S.  Wijaya,  “Analisis  Kepuasan  Dan  Ketidakpuasan  Tamu  Hotel  Novotel:  Pendekatan  Text Mining Atas Ulasan  Daring Pada Situs Web Tripadvisor,”  J. Manaj. Perhotelan, vol. 9, no. 2, pp. 71–80, 2023, doi: 10.9744/jmp.9.2.71-80.
[35]  J. A. Aryadi, Y. A. A. Basith, M. Munawir, and D. A. R. Agustini, “Analisis Data Review Hotel di Google Maps Melalui Text Mining (Studi Kasus : Kabupanten Bandung),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 7, no. 2, p. 312, 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i2.938.
[36]  S. Tjokro and Romindo, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Hotel di Kota Medan Dengan Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting,”  JDMIS  J.  Data  Min.  Inf.  Syst.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  37–47,  2023,  doi: 10.54259/jdmis.v1i1.1523.
[37]  D.  R.  P.  Hakim  and  G.  I.  Setiawan,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Pelanggan  di  PT  Asia Hospitaliti Servis dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Manaj. dan Teknol. Inf., vol. 12, no. 2, pp. 114–155, 2022, doi: 10.28926/jsnu.v2i2.413.
[38]  A. Ramadhanu, R. A. Mahessya, M. R. Zaky, and M. Isra, “Penerapan Teknologi Machine Learning Dengan Metode Vader Pada Aplikasi Sentimen Tamu Di Hotel Dymens,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 7, no. 1, pp. 165– 173, 2023.
[39]  H. Lumentut, W. Nurmansyah, and S. Rumagit, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Pariwisata Kabupaten Jayawijaya dengan Metode SAW,” J. Sist. Inf., vol. 14, no. 1, pp. 2520–2532, 2022.
[40]  A. Hermawan and Evan, “Hotel Recommendation System Using SAW (Simple Additive Weighting) And TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) Method,” Bit-Tech, vol. 1, no. 3, pp. 131–145, 2019, doi: 10.32877/bt.v1i3.71.
[41]  W. R. K. Jayawardani and Maryam, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan dengan Implementasi Metode SAW dan Pembobotan ROC,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 22, no. 2, pp. 99–109, 2022, [Online]. Available: http://journals.ums.ac.id/index.php/emitor/article/view/2678
[42]  C. Monika, P. Juanta, M. Saputra, and S. Aisyah, “Penerapan Metode SAW dengan Menggunakan Pembobotan ROC dalam Menentukan Kualitas Air Sumur di Masyarakat,” IT J., vol. 9, no. 2, pp. 101–110, 2021.
[43]  W. R. Abadi, F. M. Suarka, and I. N. T. Sutaguna, “Analisis Bauran Pemasaran Mice di Sun Island Hotel Kuta Bali,” J. Kepariwisataan dan Hosp., vol. 7, no. 1, pp. 195–211, 2023.
[44]  N. Muchtar, S. Ramli, and A. Halim, “Strategi komunikasi pemasaran dalam meningkatkan jumlah hunian Kamar,” Inov. J. Ekon. Keuang. dan Manaj., vol. 19, no. 3, pp. 730–739, 2023.
[45]  H.  Ardiansyah,  “Metode  SAW  dengan  Pembobotan  ROC  untuk  Seleksi  Karyawan  Baru  pada  PT.  Mesco  Sarana Nusantara,”  J.  Inform.  Univ.  Pamulang,  vol.  7,  no.  3,  pp.  703–707,  2022,  [Online].  Available: http://www.nber.org/papers/w16019
[46]  R.  T.  Utami,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan pembobotan  Rank  Order  Centroid(ROC)  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Seleksu  Jasa  Leasing  Mobil,”  J. Rekursif, vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[47]  R.  Rahmansyah,  Yuhandri,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting untuk Menentukan Penerima Zakat Fitrah,”  Riau J. Comput. Sci., vol. 9, no. 2, pp. 91–98, 2023, [Online]. Available: http://journal.upp.ac.id/index.php/rjocs/article/view/1774%0Ahttp://journal.upp.ac.id/index.php/rjocs/article/download/ 1774/1187
[48]  R. Subandi and Albari, “Analisis Strategi Pemasaran Pada Hotel Aston Gili Trawangan Dalam Situasi Pandemi COVID- 19,” Sel. Manaj.  J. Mhs. Bisnis dan Manaj., vol. 2, no. 2, pp. 20–30, 2023, doi: 10.32528/sw.v4i1.4950.